numpy的squeeze函数使用方法-巨人网络通讯

reshape函数：改变数组的维数（注意不是shape大小）

>>> e= np.arange(10)
>>> e
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> e.reshape(1,1,10)
array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])
>>> e.reshape(1,1,10)
array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])
>>> e.reshape(1,10,1)
array([[[0],
    [1],
    [2],
    [3],
    [4],
    [5],
    [6],
    [7],
    [8],
    [9]]])

squeeze 函数：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉

用法：numpy.squeeze(a,axis = None)

1）a表示输入的数组；
2）axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错；
3）axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 可选。若axis为空，则删除所有单维度的条目；
4）返回值：数组
5) 不会修改原数组；

>>> a = e.reshape(1,1,10)
>>> a
array([[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])
>>> np.squeeze(a)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

体现在画图时

>>> plt.plot(a)
Traceback (most recent call last):
 File "stdin>", line 1, in module>
 File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 3240, in plot
  ret = ax.plot(*args, **kwargs)
 File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1710, in inner
  return func(ax, *args, **kwargs)
 File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 1437, in plot
  for line in self._get_lines(*args, **kwargs):
 File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 404, in _grab_next_args
  for seg in self._plot_args(this, kwargs):
 File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 384, in _plot_args
  x, y = self._xy_from_xy(x, y)
 File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 246, in _xy_from_xy
  "shapes {} and {}".format(x.shape, y.shape))
ValueError: x and y can be no greater than 2-D, but have shapes (1L,) and (1L, 1L, 10L)
>>> plt.plot(np.squeeze(a))
[matplotlib.lines.Line2D object at 0x00000000146CD940>]
>>> plt.show()

>>> np.squeeze(a).shape
(10L,)

通过np.squeeze()函数转换后，要显示的数组变成了秩为1的数组，即（10，）

参考：http://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78512715

到此这篇关于numpy的squeeze函数使用方法的文章就介绍到这了,更多相关numpy squeeze内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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